Revisiter notre étude de cas Pfizer: Principaux enseignements

Dans le domaine de la chimie organique de synthèse, le processus de planification de la création de nouveaux matériaux est crucial et dépend traditionnellement en grande partie de l’intellect et de la créativité humaine. Ce processus, connu sous le nom d’analyse rétrosynthétique, consiste à travailler en arrière à partir d’un composé désiré pour déterminer la meilleure voie de synthèse. Bien que les chimistes utilisent cette technique depuis longtemps, en ayant recours à des discussions collaboratives ou des séances de brainstorming, cela reste une tâche complexe, remplie de défis. Les limites de la capacité humaine à gérer de grandes quantités de données peuvent introduire des biais et des inefficacités lorsqu’il s’agit de sélectionner la voie de synthèse optimale.

Les récents progrès de la technologie numérique, en particulier dans le secteur pharmaceutique, transforment cette approche traditionnelle. Le développement d’outils numériques innovants facilite le processus de planification, en offrant des plateformes plus collaboratives et objectives, pour une meilleure prise de décision. Cela est illustré par le cas de Pfizer et son utilisation dans la synthèse de Lotiglipron [https://doi.org/10.1039/D4DD00120F], un médicament actuellement en développement. L’intégration de solutions numériques vise à capturer et à utiliser plus efficacement le savoir collectif des scientifiques, réduisant ainsi la dépendance à l’effort humain individuel et atténuant les biais inconscients.

Le processus commence par la capture des idées initiales des chimistes à l’aide d’interfaces numériques faciles à utiliser. Ces idées sont ensuite enrichies et transformées à travers des algorithmes sophistiqués avant d’être stockées dans un système centralisé. Dans le cas de Pfizer, le système a permis la mise à jour continue des données, ajoutant et reliant de nouvelles idées, garantissant ainsi que la base de connaissances croissait et restait à jour et complète.

Figure 1: Research article published by Digital Discovery (RSC 2024), available here.

L’un des outils numériques clés dans cette démarche est ASKCOS, un logiciel basé sur l’apprentissage automatique développé par le consortium Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis (MLPDS). ASKCOS aide à générer des voies de synthèse potentielles en traitant un large éventail de données chimiques. Bien que cet outil fournisse des informations précieuses, il n’est pas exempt de limitations. Pour des molécules complexes comme le Lotiglipron, qui impliquent des transformations complexes et des conditions chimiques spécifiques, les prédictions du logiciel nécessitent souvent un affinage manuel pour garantir leur faisabilité pratique. Le défi réside dans le filtrage des suggestions moins pertinentes et dans le fait de se concentrer sur les voies les plus prometteuses.

En pratique, l’intégration des connaissances humaines avec les données générées par des algorithmes est essentielle. Dans le cas de Lotiglipron de Pfizer, l’équipe a combiné des voies sélectionnées manuellement avec celles suggérées par ASKCOS, ce qui a permis d’obtenir un groupe d’idées plus large. Cette approche hybride vise à exploiter les forces tant de la créativité humaine que de la puissance informatique. Cependant, l’efficacité de ces algorithmes dépend largement de la qualité et de la portée des données avec lesquelles ils sont entraînés. Les sources de données actuelles, telles que la littérature et les dépôts de brevets, contiennent souvent des biais et des informations incomplètes, ce qui peut affecter la fiabilité des prédictions.

En fin de compte, l’objectif est d’affiner le processus de planification de la synthèse en combinant l’expertise traditionnelle avec des outils numériques modernes. À mesure que le domaine progresse, l’intégration continue de ces technologies promet d’améliorer l’efficacité et la précision dans le développement de nouveaux composés. Pour Pfizer et des organisations similaires, cela signifie des approches plus solides et innovantes du développement pharmaceutique, ouvrant la voie à des traitements plus efficaces et à des avancées médicales.

Optimisant l’efficacité commerciale, l’impact environnemental et favorisant la collaboration

La stratégie décrite dans l’étude présente une approche innovante pour optimiser les voies de synthèse en équilibrant plusieurs priorités, souvent contradictoires. Cette méthode promet de révolutionner l’industrie en facilitant une production plus rentable et en accélérant le développement de nouveaux médicaments. En intégrant des mesures de contrôle des impuretés plus rigoureuses dans le processus de conception, l’approche proposée répond à l’une des exigences réglementaires les plus strictes de l’industrie, en garantissant que les composés indésirables restent maîtrisés tout au long de la synthèse. De plus, cette stratégie s’aligne sur les objectifs environnementaux en intégrant des considérations telles que les risques chimiques, la réduction des déchets et la consommation d’énergie, ce qui pourrait orienter les processus vers des émissions nettes nulles et réduire les coûts globaux de production.

L’approche offre également des améliorations significatives dans l’estimation des coûts et l’efficacité opérationnelle. En intégrant des données en temps réel sur les prix des matières premières dans le processus de planification de la synthèse, les algorithmes prédictifs peuvent fournir des estimations de coûts plus précises, permettant ainsi une meilleure planification financière et une optimisation des routes de production. Cette vision basée sur les données peut révéler des alternatives rentables qui, autrement, pourraient être négligées. De plus, l’approche soutient la modularisation des opérations pharmaceutiques, permettant aux entreprises de collaborer efficacement avec des organisations de recherche, des universités et d’autres partenaires par le biais de l’échange contrôlé de portions de données. Cette méthode améliore le transfert et l’intégration des données entre différentes entités, comblant ainsi les lacunes de connaissance et améliorant l’efficacité globale du développement des processus chimiques.

Notre Plateforme Peut Transformer La Façon Dont Vous Pensez La Chimie

Notre plateforme intègre les principes mis en avant dans le cas de Pfizer, offrant une solution numérique complète qui transforme la planification des routes synthétiques en un processus plus efficace, collaboratif et impartial. En tirant parti d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique, similaires à ASKCOS, notre plateforme traite de grandes quantités de données pour suggérer des routes optimales. Cela permet de réduire la charge intellectuelle des utilisateurs, tout en atténuant les biais et les inefficacités dès le début du processus.

Nous offrons une interface facile à utiliser pour la capture des idées initiales. Des algorithmes sophistiqués garantissent que chaque contribution soit stockée de manière centralisée, maintenant les données continuellement à jour. Cela permet une collaboration fluide entre les scientifiques, favorisant des stratégies de synthèse innovantes. La capacité de notre plateforme à intégrer des données en temps réel, y compris les coûts et les considérations liées à l’impact environnemental, est en adéquation avec les objectifs réglementaires et de durabilité de l’industrie.

En modulant les opérations et en facilitant l’échange de données, notre plateforme améliore l’efficacité générale et soutient le développement chimique innovant. De plus, il n’est pas nécessaire de modifier votre infrastructure numérique pour l’adopter. Notre plateforme peut être déployée sur vos installations, en se connectant à tous vos systèmes de manière invisible.